기본 용어와 개념 [실습] 기본 용어와 개념 Linear Regression [실습] Linear Regression Linear Regression Cost 최소화 알고리즘 설명 [실습] Linear Regression Cost 최소화 알고리즘 Multivariable linear regression Logistic Classification의 가설 함수 정의 [실습] Multi-variable linear regression [실습] TensorFlow로 파일에서 데이터 읽어오기 Logistic Regression의 cost 함수 설명 [실습] Logistic Classfication 구현 Softmax Regression 개념 Softmax classifier의 cost 함수 [실습] Softmax Classification [실습] Fancy Softmax Classfication 학습 rate, Overfitting, 일반화 Training/Testing 데이터셋 [실습] training/test, .. [실습] MNIST data 딥러닝의 기본 개념 Tensor Manipulation 궁금한거 정리.. XOR문제 딥러닝으로 풀기 딥넷트웍 학습 시키기 [실습] Neural Net for XOR [실습] Tensorboard Sigmoid보다 ReLU가 더 좋아 10-2. Weight 초기화 잘해보자 10-3. Dropout과 앙상블 10-4. 레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자 lab10 11-1. ConvNet의 Conv 레이어 만들기 11-2. ConvNet Max pooling과 Full Network 11-3. ConvNet 활용예 lab11-1 lab11-2 lab11-3 lec12. NN의 꽃 RNN 이야기 lab 12-1.RNN-Basic lab 12-2. Hi Hello RNN lab 12-3. Long Sequence RNN lab 12-4. Stacked RNN + Softmax Layer lab 12-5. Dynamic RNN lab 12-6. RNN with Time Series Data AWS 관련 Google Cloud ML